Guide: Datenanforderungen Management für beste Erkenntnisse

Best Practices für Datenanforderungen Management in ProcessMind

Effizientes Datenanforderungen Management ist maßgeblich, um das gesamte Potenzial von ProcessMind zu einsetzen. Mit Best Practices sorgen Sie dafür, dass Ihre Datenanforderungensets gut organisiert, leicht nutzbar und wertvoll für fundierte Erkenntnisse sind.

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1. Datenanforderungensets strukturieren

• Aussagekräftige Namen vergeben:
  Vergeben Sie beim Hochladen Ihrer Datenanforderungensets klare und beschreibende Namen, um sie schnell zu erkennen: z. B. Q1_2025_Sales_Datenanforderungen oder Customer_Support_Logs.

• Verwandte Datenanforderungensets gruppieren:
  Gruppieren Sie verwandte Datenanforderungensets per Farbcodierung. Das erleichtert die visuelle Unterscheidung im Prozessmodell und die spätere Analyse.

• Kontextbezogene Namen einsetzen:
  Vergeben Sie in einzelnen Prozessen individuelle Namen, um die jeweilige Verwendung besser widerzuspiegeln.

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2. Datenanforderungen hochladen und vorbereiten

• Datenanforderungen vor dem Upload bereinigen:
  Stellen Sie sicher, dass Ihre Datenanforderungen keine Duplikate, Inkonsistenzen oder fehlenden Werte enthalten. Saubere Datenanforderungen ermöglichen präzisere Modelle und Erkenntnisse.

• Datenanforderungenvorschau einsetzen:
  Überprüfen Sie Struktur und Inhalt Ihres Datenanforderungensets vor der Zuordnung mithilfe der Datenanforderungenvorschau.

• Kompatibilität sicherstellen:
  Stimmen Sie Spaltennamen, Formate und Datenanforderungentypen auf die benötigten Prozessattribute ab: für eine problemlose Analyse.

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3. Datenanforderungensets dem Prozessmodell zuordnen

• Mit einem klaren Modell starten:
  Beginnen Sie auf einer leeren Canvas und abbilden Sie Aktivitäten aus Ihrem Datenanforderungenset schrittweise auf das Modell.

• Auto Mapping einsetzen:
  Verwenden Sie das Auto-Mapping von ProcessMind, um Aktivitäten automatisiert zuzuordnen. Das spart Zeit und sorgt für Konsistenz.

• Nicht gemappte Aktivitäten bearbeiten:
  Ziehen Sie nicht automatisch gemappte Aktivitäten manuell auf bestehende Modell-Elemente oder einsetzen Sie das linke Datenanforderungenset-Panel für genaues Mapping.

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4. Datenanforderungensets kombinieren und aufteilen

• Datenanforderungensets mit ähnlichen Attributen zusammenfassen:
  Kombinieren Sie Datenanforderungensets mit gleichen Attributen durch dieselbe Farbe und die Option „Combine Datenanforderungenset with Same Color“. So erhalten Sie eine einheitliche Ansicht zur Simulation und Analyse.

• Datenanforderungensetspezifische Attribute clever einsetzen:
  Bei klar unterschiedlichen Datenanforderungensets belassen Sie diese separat und einsetzen spezifische Attribute für gezielteres Filtern und Analysieren.

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5. Filter und Kennzahlen einsetzen

• Filter gezielt einsetzen:
  Verwenden Sie Filter, um sich auf bestimmte Datenanforderungen wie Fälle, Varianten oder Zeiträume zu fokussieren. Entfernen Sie Filter, wenn sie nicht mehr benötigt werden, für mehr Übersichtlichkeit.

• Passende Kennzahlen auswählen:
  Wählen Sie Kennzahlen entsprechend Ihren Analysezielen, wie Durchlaufzeit, Case-Anzahl oder tCO2e für Nachhaltigkeits-Erkenntnisse.

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6. Datenanforderungensicherheit sicherstellen

• Zugriff steuern:
  Vergeben Sie passende Berechtigungen, sodass nur autorisierte Personen Datenanforderungensets einsehen oder bearbeiten können.

• Änderungen überwachen:
  Verwenden Sie Datenanforderungenset-Versionierung oder Logging, um Änderungen nachzuverfolgen und die Integrität Ihrer Datenanforderungen sicherzustellen.

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7. Datenanforderungensets regelmäßig prüfen und aktualisieren

• Alte Datenanforderungen archivieren:
  Entfernen Sie veraltete Datenanforderungensets aus laufenden Prozessen und bewahren Sie diese bei Bedarf sicher auf.

• Regelmäßig aktualisieren:
  Halten Sie Ihre Datenanforderungensets auf dem neuesten Stand, damit Ihre Analysen relevant bleiben.

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Fazit zum Datenanforderungen Management

Mit diesen Best Practices optimieren Sie Ihr Datenanforderungen Management in ProcessMind: Sie profitieren von genaueren Analysen, klareren Erkenntnisse und effizienten Workflows. Gut verwaltete Datenanforderungen machen ProcessMind zu einem noch stärkeren Tool zur Optimierung Ihrer Geschäftsprozesse.